Программная платформа для реализации корпоративной ИТ-инфраструктуры в формате публичного или частного облака.
Задачи
- Обеспечение покрытия облака во всех поставках (public cloud, on-prem cloud) функциональными и компонентными e2e UI и API автотестами по существующим тест-кейсам и e2e-сценариям
- Закрытие дефектов и инцидентов UI и API автотестами
- Обеспечение стабильности существующих UI и API автотестов
- Развитие существующих инструментов автоматизации тестирования и решение нетривиальных задач по автоматизации тестирования
- Разработка дополнительных вспомогательных систем по автоматизации тестирования, например для сбора основных метрик автотестов, снижение скорости прогона автотестов и так далее
- Переиспользование автотестов команд разработки для последующего их запуска во всех поставках облаков
- Внедрение best practics по автоматизации тестирования
- Разработка оркестратора для автотестов и последующее его развитие
Требования
- Отличное знание языков программирования Python или JavaScript/TypeScript
- Отличное знание следующих фреймворков тестирования Pytest или Playwright
- Отличное знание паттернов проектирования в UI и API автоматизации тестирования
- Отличное знание Docker и систем оркестрации: Kubernetes, Docker-compose
- Отличное знание Linux и Bash, работа в консоли
- Знание и понимание CI/CD, умение выстраивать CI конвейеры для Gitlab-ci и Jenkins (на groovy)
- Навыки разработки и проектирования инструментов автоматизации тестирования
- Отличное знание системы контроля версий git и умение работать с git из консоли
- Понимание Rest API
- Умение анализировать логи сервисов и описывать баги в Jira
- Хорошее знание ansible и terraform (умение писать playbooks и terraform манифесты)
- Обучаемость и желание развиваться
- Понимание жизненного цикла разработки ПО
- Знание теории тестирования и понимание пирамиды тестирования
- Знание и понимание видов тестирования и знание основной тестовой документации
Будет плюсом
- Знание openstack и навыки автоматизации тестирования облаков
- Знание и практический опыт использования stestr, cliff и pydantic
- Навыки автоматизации тестирования высоконагруженных сервисов
